数据库开发-MySQL

在上次学习的内容中,我们讲解了:

我们今天还是继续学习数据库操作方面的内容:查询(DQL语句)。

查询操作我们分为两部分学习:

 

 

1. 数据库操作-DQL

1.1 介绍

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库表中的记录。

查询关键字:SELECT

查询操作是所有SQL语句当中最为常见,也是最为重要的操作。在一个正常的业务系统中,查询操作的使用频次是要远高于增删改操作的。当我们打开某个网站或APP所看到的展示信息,都是通过从数据库中查询得到的,而在这个查询过程中,还会涉及到条件、排序、分页等操作。

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1.2 语法

DQL查询语句,语法结构如下:

我们今天会将上面的完整语法拆分为以下几个部分学习:

 

准备一些测试数据用于查询操作:

 

1.3 基本查询

在基本查询的DQL语句中,不带任何的查询条件,语法如下:

 

案例1:查询指定字段 name,entrydate并返回

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案例2:查询返回所有字段

*号代表查询所有字段,在实际开发中尽量少用(不直观、影响效率)

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案例3:查询所有员工的 name,entrydate,并起别名(姓名、入职日期)

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案例4:查询已有的员工关联了哪几种职位(不要重复)

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1.4 条件查询

语法:

学习条件查询就是学习条件的构建方式,而在SQL语句当中构造条件的运算符分为两类:

常用的比较运算符如下:

比较运算符功能
>大于
>=大于等于
<小于
<=小于等于
=等于
<> 或 !=不等于
between ... and ...在某个范围之内(含最小、最大值)
in(...)在in之后的列表中的值,多选一
like 占位符模糊匹配(_匹配单个字符, %匹配任意个字符)
is null是null

常用的逻辑运算符如下:

逻辑运算符功能
and 或 &&并且 (多个条件同时成立)
or 或 ||或者 (多个条件任意一个成立)
not 或 !非 , 不是

 

案例1:查询 姓名 为 杨逍 的员工

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案例2:查询 id小于等于5 的员工信息

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案例3:查询 没有分配职位 的员工信息

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注意:查询为NULL的数据时,不能使用 = null

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案例4:查询 有职位 的员工信息

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案例5:查询 密码不等于 '123456' 的员工信息

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案例6:查询 入职日期 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间的员工信息

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案例7:查询 入职时间 在 '2000-01-01' (包含) 到 '2010-01-01'(包含) 之间 且 性别为女 的员工信息

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案例8:查询 职位是 2 (讲师), 3 (学工主管), 4 (教研主管) 的员工信息

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案例9:查询 姓名 为两个字的员工信息

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案例10:查询 姓 '张' 的员工信息

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1.5 聚合函数

之前我们做的查询都是横向查询,就是根据条件一行一行的进行判断,而使用聚合函数查询就是纵向查询,它是对一列的值进行计算,然后返回一个结果值。(将一列数据作为一个整体,进行纵向计算)

语法:

注意 : 聚合函数会忽略空值,对NULL值不作为统计。

 

常用聚合函数:

函数功能
count统计数量
max最大值
min最小值
avg平均值
sum求和

count :按照列去统计有多少行数据。

  • 在根据指定的列统计的时候,如果这一列中有null的行,该行不会被统计在其中。

sum :计算指定列的数值和,如果不是数值类型,那么计算结果为0

max :计算指定列的最大值

min :计算指定列的最小值

avg :计算指定列的平均值

 

案例1:统计该企业员工数量

 

案例2:统计该企业最早入职的员工

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案例3:统计该企业最迟入职的员工

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案例4:统计该企业员工 ID 的平均值

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案例5:统计该企业员工的 ID 之和

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1.6 分组查询

分组: 按照某一列或者某几列,把相同的数据进行合并输出。

分组其实就是按列进行分类(指定列下相同的数据归为一类),然后可以对分类完的数据进行合并计算。

分组查询通常会使用聚合函数进行计算。

语法:

 

案例1:根据性别分组 , 统计男性和女性员工的数量

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案例2:查询入职时间在 '2015-01-01' (包含) 以前的员工 , 并对结果根据职位分组 , 获取员工数量大于等于2的职位

注意事项:

• 分组之后,查询的字段一般为聚合函数和分组字段,查询其他字段无任何意义

• 执行顺序:where > 聚合函数 > having

 

where与having区别(面试题)

 

 

1.7 排序查询

排序在日常开发中是非常常见的一个操作,有升序排序,也有降序排序。

语法:

 

案例1:根据入职时间, 对员工进行升序排序

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注意事项:如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

 

案例2:根据入职时间,对员工进行降序排序

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案例3:根据入职时间对公司的员工进行升序排序,入职时间相同,再按照更新时间进行降序排序

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注意事项:如果是多字段排序,当第一个字段值相同时,才会根据第二个字段进行排序

 

 

 

1.8 分页查询

分页操作在业务系统开发时,也是非常常见的一个功能,日常我们在网站中看到的各种各样的分页条,后台也都需要借助于数据库的分页操作。

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分页查询语法:

 

案例1:从起始索引0开始查询员工数据, 每页展示5条记录

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案例2:查询 第1页 员工数据, 每页展示5条记录

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案例3:查询 第2页 员工数据, 每页展示5条记录

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案例4:查询 第3页 员工数据, 每页展示5条记录

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注意事项:

  1. 起始索引从0开始。 计算公式 : 起始索引 = (查询页码 - 1)* 每页显示记录数

  2. 分页查询是数据库的方言,不同的数据库有不同的实现,MySQL中是LIMIT

  3. 如果查询的是第一页数据,起始索引可以省略,直接简写为 limit 条数

 

 

 

1.9 案例

DQL的基本语法我们学习结束了,接下来我们就运用所掌握的DQL语句的语法来完成两个案例。

1.9.1 案例一

案例:根据需求完成员工管理的条件分页查询

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分析:根据输入的条件,查询第1页数据

  1. 在员工管理的列表上方有一些查询条件:员工姓名、员工性别,员工入职时间(开始时间~结束时间)

    • 姓名:张

    • 性别:男

    • 入职时间:2000-01-01 ~ 2015-12-31

  2. 除了查询条件外,在列表的下面还有一个分页条,这就涉及到了分页查询

    • 查询第1页数据(每页显示10条数据)

  3. 基于查询的结果,按照修改时间进行降序排序

结论:条件查询 + 分页查询 + 排序查询

SQL语句代码:

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1.9.2 案例二

案例:根据需求完成员工信息的统计

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分析:以上信息统计在开发中也叫图形报表(将统计好的数据以可视化的形式展示出来)

  • 员工性别统计:以饼状图的形式展示出企业男性员人数和女性员工人数

    • 只要查询出男性员工和女性员工各自有多少人就可以了

  • 员工职位统计:以柱状图的形式展示各职位的在岗人数

    • 只要查询出各个职位有多少人就可以了

 

员工性别统计:

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if(表达式, tvalue, fvalue) :当表达式为true时,取值tvalue;当表达式为false时,取值fvalue

 

员工职位统计:

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case 表达式 when 值1 then 结果1 [when 值2 then 结果2 ...] [else result] end

 

 

2. 多表设计

关于单表的操作(单表的设计、单表的增删改查)我们就已经学习完了。接下来我们就要来学习多表的操作,首先来学习多表的设计。

项目开发中,在进行数据库表结构设计时,会根据业务需求及业务模块之间的关系,分析并设计表结构,由于业务之间相互关联,所以各个表结构之间也存在着各种联系,基本上分为三种:

2.1 一对多

2.1.1 表设计

需求:根据页面原型及需求文档 ,完成部门及员工的表结构设计

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经过上述分析,现已明确的部门表结构:

  • 业务字段 : 部门名称

  • 基础字段 : id(主键)、创建时间、修改时间

部门表 - SQL语句:

部门表创建好之后,我们还需要再修改下员工表。为什么要修改员工表呢?是因为我们之前设计员工表(单表)的时候,并没有考虑员工的归属部门。

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员工表:添加归属部门字段

测试数据:

员工表 - 部门表之间的关系:

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一对多关系实现:在数据库表中多的一方,添加字段,来关联属于一这方的主键。

 

 

2.1.2 外键约束

问题

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现在员工表中有五个员工都归属于1号部门(学工部),当删除了1号部门后,数据变为:

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1号部门被删除了,但是依然还有5个员工是属于1号部门的。 此时:就出现数据的不完整、不一致了。

 

问题分析

目前上述的两张表(员工表、部门表),在数据库层面,并未建立关联,所以是无法保证数据的一致性和完整性的

 

问题解决

想解决上述的问题呢,我们就可以通过数据库中的 外键约束 来解决。

外键约束:让两张表的数据建立连接,保证数据的一致性和完整性。

对应的关键字:foreign key

外键约束的语法:

那接下来,我们就为员工表的dept_id 建立外键约束,来关联部门表的主键。

 

方式1:通过SQL语句操作

 

方式2:图形化界面操作

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当我们添加外键约束时,我们得保证当前数据库表中的数据是完整的。 所以,我们需要将之前删除掉的数据再添加回来。

当我们添加了外键之后,再删除ID为1的部门,就会发现,此时数据库报错了,不允许删除。

外键约束(foreign key):保证了数据的完整性和一致性。

 

 

 

物理外键和逻辑外键

在现在的企业开发中,很少会使用物理外键,都是使用逻辑外键。 甚至在一些数据库开发规范中,会明确指出禁止使用物理外键 foreign key

 

 

2.2 一对一

一对一关系表在实际开发中应用起来比较简单,通常是用来做单表的拆分,也就是将一张大表拆分成两张小表,将大表中的一些基础字段放在一张表当中,将其他的字段放在另外一张表当中,以此来提高数据的操作效率。

一对一的应用场景: 用户表(基本信息+身份信息)

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  • 基本信息:用户的ID、姓名、性别、手机号、学历

  • 身份信息:民族、生日、身份证号、身份证签发机关,身份证的有效期(开始时间、结束时间)

如果在业务系统当中,对用户的基本信息查询频率特别的高,但是对于用户的身份信息查询频率很低,此时出于提高查询效率的考虑,我就可以将这张大表拆分成两张小表,第一张表存放的是用户的基本信息,而第二张表存放的就是用户的身份信息。他们两者之间一对一的关系,一个用户只能对应一个身份证,而一个身份证也只能关联一个用户。

那么在数据库层面怎么去体现上述两者之间是一对一的关系呢?

其实一对一我们可以看成一种特殊的一对多。一对多我们是怎么设计表关系的?是不是在多的一方添加外键。同样我们也可以通过外键来体现一对一之间的关系,我们只需要在任意一方来添加一个外键就可以了。

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一对一 :在任意一方加入外键,关联另外一方的主键,并且设置外键为唯一的(UNIQUE)

 

SQL脚本:

 

 

2.3 多对多

多对多的关系在开发中属于也比较常见的。比如:学生和老师的关系,一个学生可以有多个授课老师,一个授课老师也可以有多个学生。在比如:学生和课程的关系,一个学生可以选修多门课程,一个课程也可以供多个学生选修。

案例:学生与课程的关系

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SQL脚本:

 

 

2.4 案例

下面通过一个综合案例加深对于多表关系的理解,并掌握多表设计的流程。

需求

 

步骤

  1. 阅读页面原型及需求文档,分析各个模块涉及到的表结构,及表结构之间的关系。

  2. 根据页面原型及需求文档,分析各个表结构中具体的字段及约束。

 

分析

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分类的信息:分类名称、分类类型[菜品/套餐]、分类排序、分类状态[禁用/启用]、分类的操作时间(修改时间)。

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菜品的信息:菜品名称、菜品图片、菜品分类、菜品售价、菜品售卖状态、菜品的操作时间(修改时间)。

思考:分类与菜品之间是什么关系?

  • 思考逻辑:一个分类下可以有多个菜品吗?反过来再想一想,一个菜品会对应多个分类吗?

答案:一对多关系。一个分类下会有多个菜品,而一个菜品只能归属一个分类。

设计表原则:在多的一方,添加字段,关联属于一这方的主键。

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套餐的信息:套餐名称、套餐图片、套餐分类、套餐价格、套餐售卖状态、套餐的操作时间。

思考:套餐与菜品之间是什么关系?

  • 思考逻辑:一个套餐下可以有多个菜品吗?反过来再想一想,一个菜品可以出现在多个套餐中吗?

答案:多对多关系。一个套餐下会有多个菜品,而一个菜品也可以出现在多个套餐中。

设计表原则:创建第三张中间表,建立两个字段分别关联菜品表的主键和套餐表的主键。

 

分析页面原型及需求文档后,我们获得:

表结构之间的关系:

 

表结构

分类表:category

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菜品表:dish

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套餐表:setmeal

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套餐菜品关联表:setmeal_dish

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